本文探讨了通过元学习算法为联邦学习实现个性化的可能性。结果表明，联邦平均算法可以被解释为一种元学习算法，并且通过细致的微调，可以得到更准确、更易于个性化的全局模型。

Sep, 2019

机器学习的未来在于边缘计算，用于数据收集和训练，联邦学习是实现这一目标的一种方法。本文提出了一种新的聚合框架，用于解决联邦优化中的计算异构性问题，包括异构数据和本地更新，并从理论和实验的角度进行了广泛的分析。

Jul, 2023

我们提出了一种面向联邦学习领域的新方法，特别关注应对模态异质性、客户端间模态可用性的差异和缺失数据的问题。我们介绍了一个专为多模态联邦任务设计的元学习框架，并通过对增强的 MNIST 数据集进行广泛的实验验证了我们提出的框架的有效性。我们的算法在一些缺失模态场景中通过元学习率的精细调整，实现了比基线更好的性能。

Dec, 2023

本文综述了联邦学习、元学习和联邦元学习在非无线与无线网络中的设计、优化和应用，并分析了这些学习算法之间的关系以及它们在实际应用中的优缺点。

Oct, 2022

该篇论文中提出了一种基于元学习的 Federated Learning 方法，针对一些问题如客户端异构性、难以调优的问题等，通过对客户端属性进行动态加权，进而调整更新步长的策略，相较于目前最先进的算法，在收敛速度和最终学习结果上均显著优于现有的算法。

Aug, 2022

该论文介绍了一个针对医学实体标注等下游任务的大规模多语言模型的联邦学习系统，它能够跨越高度异质化的数据提供者进行训练，并通过本地训练步骤进一步提高全局模型的性能。

Nov, 2022

本文介绍了基于联邦学习的元宇宙研究，探讨了数据隐私保护、计算效率、边缘计算和区块链等方面对元宇宙发展的重要性，并对联邦学习在元宇宙中的应用和前景进行了探讨。

Mar, 2023

该论文研究了联邦学习（FL）的个性化策略问题，并介绍了一种通过元网络（meta-nets）在 FL 网络中学习个性化策略的框架，该框架通过学习元网络的批量归一化和学习率参数来为每个客户端生成定制的个性化策略。实证结果表明，该框架在标签偏移和特征偏移情况下优于多种标准的手工个性化基线方法。

Oct, 2023

该研究旨在解决联邦学习过程中的梯度偏差和目标分布方面的问题，通过提出一个无偏梯度聚合算法和控制的元更新过程，实现更快的收敛速度和更高的准确度，具有广泛的适用性和实验验证重要性。

Oct, 2019

本文提出名为 HeteroFL 的新型联邦学习框架，旨在解决具有非常不同计算和通信能力的异构客户端的问题，并通过几种策略增强 FL 训练。通过在三个数据集上进行五个计算复杂性级别的三种模型架构的广泛实证评估，通过自适应分配子网络来提高 FL 训练的计算和通信效率。

Oct, 2020